“AI離れ”こそ重要? AIで成果を出す人の共通点 「差がつくスキルと思考法」を専門家に聞いた

 「AIから離れないと、AIで価値は生み出せない」――パーソル総合研究所(東京都江東区)の主席研究員である小林祐児氏は、AI時代に必要な学びについてこのように表現する。

 生成AIの発展に伴い、企業でもAI活用が進んでいる。パーソル総合研究所の調査によると、業務でAIを利用する正社員の割合は、2025年の41.9%から26年には54.3%まで増加したという。

 一方、AIの利用が必ずしも仕事の成果につながるとは限らない。小林氏は、AIの使用頻度にかかわらず、特定のスキルや考え方により成果に差が生じていると指摘する。

 AIで成果を出せる人と出せない人の違いは何か。差がつくスキルと思考法、その育て方を小林氏に聞いた。

小林祐児氏のプロフィール(提供:パーソルホールディングス、以下同)

「AIで時短」は役に立たない?

 小林氏は前提として、企業のAI活用の現状について、個人の効率化の実感が組織全体の生産性向上につながっていないと指摘する。

 「個人レベルでは『AIを使うとなんて早くて便利なんだ』と感じているにもかかわらず、組織全体で残業時間は減ったか、生産性は上がったか聞くと、ほとんどの会社が『ノー』と答える」(小林氏)

 なぜこのような状況が生じたのか。小林氏は、3つの観点から整理する。

 1つ目は「時短の空振り問題」だ。小林氏によれば、情報収集やメールのやりとりなどAIを活用しやすいタスクと、生産性向上のボトルネックは異なる。AIの利用が組織的な売上の向上や残業の削減に寄与していない可能性があるという。

「時短の空振り問題」

 「営業活動でいえば、AIで提案書の作成は早くなるかもしれない。しかし(生産性向上のためには)、提案書を作るより前の顧客の発見や理解、もしくは最終的なクロージングの商談のほうが重要なのではないか」(小林氏)

 2つ目は「余白の消失問題」だ。パーソル総合研究所の調査によると、AIによって削減できた時間の6割が仕事に再投下され、そのうちの7割以上を日常業務が占めるという。また、AIをよく利用する従業員ほど、AIに関する社内教育などの負担が増える側面もある。

 3つ目は「差別化の消失問題」だ。小林氏が例に挙げるのが、就職活動におけるエントリーシートの作成だ。これまでは文章を書くのが得意な人に優位性があった一方、チャットAIの登場により差別化が難しくなったという。

 「自社がAIでできることは他社、つまり顧客にもできる。AIのコモディティ化によって競争優位が劣化してしまう。AIで作業を高速化できたとしても、値段がつかない」(小林氏)

AIとの仕事を「ループとして回せる人」が優秀に

 そこでパーソル総合研究所では、AIを使いながら売上目標や課された役割など業務上の成果も創出できている人の特徴を調べた。従来との比較のため、AIを使わずに高いパフォーマンスを発揮する人も調査したところ、それぞれ特徴が違うことが判明した。

 小林氏によると、AIを使わない環境では、自身の役割を認識し、素早く行動して対人関係を調整する能力が成果につながっていた。一方、AIを使う環境では、AIとの仕事を「ループとして回せる人」が優秀だったという。

AIとの仕事を「ループとして回せる人」が優秀に

 こうしたAIとの循環的な作業には、5つのスキルが重要になる。上流工程の「集める」「決める」と、下流工程の「確かめる」「壊す」「蓄える」だ。

 まず、AIには取得しにくい現実世界の一次情報を含めてデータを収集する。そこから優先順位やAIに割り振るべき作業などを決定し、AIを中心に実作業を進める。

上流工程の「集める」「決める」

 次にAIの出力物を改善していく。現実に即しているかなどを他人とともに確認し、修正点があれば積極的に更新する。最後に個人の試行を組織に共有し、全体の知見として蓄える。

下流工程の「確かめる」「壊す」「蓄える」

 小林氏は、5つのスキルが重要になる背景として、実務におけるAIリスクの本質は「役に立たない正解」を出力することだと指摘する。AIが、一般論としては正しいものの、“今ここ”に当てはまらない出力をするケースもよくあるからだ。

 「AIが誤情報を出力するハルシネーションは怖くない。客観的に間違っていると分かるからだ。本当のリスクは、妥当性は高いけれど、適合性が低い出力をしすぎることだ」(小林氏)

 加えて、こうした出力では他社との差別化も難しい。すでに多くの「似たような提案資料」「似たようなAI動画」が散見されると小林氏。5つのスキルについて、AIの出力を「その場に合った正解に変える力」と説明した。

土台は「立体思考」と「アニマル・スピリット」

 パーソル総合研究所の調査の結果、AIを使って高いパフォーマンスを発揮する人の考え方も分かった。

 まず特徴的なのが「立体思考」だ。立体思考とは、抽象度を高めて多面的に物事を関係付けたり、全体像を俯瞰したりする考え方のこと。AIが次々に出力する情報や提案を整理するのに役立つという。

 「アニマル・スピリット」も高い傾向が見られた。アニマル・スピリットは、経済学者のケインズが使用した言葉で、経済活動における人間の非合理的な考え方を指す。AI技術の進化は速く、分野を問わずさまざまな業務に活用できる。そのため「触ってみたい」「やってみたい」という好奇心を行動に移す力が重要になる。

「立体思考」と「アニマル・スピリット」

 「役に立つ、立たないという問題ではない。面白そうと思って手を伸ばしたか。ここで差がつき続けている」(小林氏)

 小林氏によれば、これらの考え方や5つのスキルを備えている人は、AIの利用頻度が高まるほど成果につながる。一方、これらの能力のスコアが低いと、利用頻度が高まっても同様の成果は得られなかったという。

考え方とスキルの高低による違いを示すグラフ

 「残酷なグラフだが、現場を見ていると納得する。AIを触っているだけ、使っているだけだからだ」(小林氏)

学びのポイントは“AI離れ”

 では、どのようにこれらの能力を育てていけば良いのか。人材育成の観点も踏まえ、5つのスキルについては「教えやすいし、意識もしやすい」と小林氏。一方、アニマル・スピリットと立体思考については工夫が必要と指摘する。

 パーソル総合研究所が調べたところ、アニマル・スピリットは、AIの利用期間に応じて成長しなかった。また最近では、AIへの依存によりユーザーの能力が低下する「アンチ・スキリング」の傾向も見られるという。

 そこで、小林氏が提唱するのが「AIから離れること」だ。

 「AIから離れないと、AIで価値は生み出せない。ハイパフォーマーの条件とそれにひも付くものが、AIを触っているだけでは伸びなさそう、下手をすれば下がりそうだからだ」(小林氏)

 例えば、アニマル・スピリットの高い人の学習スタイルを調査したところ、人を巻き込んだり、失敗を乗り越えたりするなど現実の人や場所と接点を持つ傾向があった。行動としては、副業やNPO・ボランティアなどが挙げられたという。

 また立体思考が高い人は、学習で1つのテーマを掘り下げたり、意味付けを重視したりしていた。特に読書との関連が見られたとしている。

ハイパフォーマーの学習方法

 「個人的にも、AI時代には読書の価値がさらに増すと感じている。情報の洪水におぼれず、自分で考える時間を確保できる。加えて、AIが本の情報を持っていないことが致命的になっている。私も商売柄、本をよく読むが、読んだ内容をAIで調べられないことが結構ある。このことは競争優位という意味でも役立つ」(小林氏)

 今回の調査では、全国2万人の就業者にスクリーニング調査を実施し、正規雇用者3000人に本調査を実施した。本調査では、2025年10月の調査の回答者に対する追跡調査と、新規調査を行った。期間は、追跡調査が26年4月22日~5月7日、新規調査が4月23日~5月7日。

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